作為一名曾經的“表哥”，最近在學習python， 開這個專欄的目的，是想盡量用淺顯易懂的語言，結合日常office工作中的一些常用操作，來講一講如何使用python提升工作效率，以幫助有需求的officer們。
文章將持續更新。
如何用python讀、寫excel表格的資料
1、需要用到的模組（別人寫好的軟體）
如果只寫一張sheet頁，那麼我們只需用到一個模組，它叫pandas。
如果要寫多個sheet頁，那麼還要用到另一個模組，openpyxl。
我們一步步來，今天只用到pandas
2、準備工作：
先弄一個有資料的Excel檔案，我們假設它的名字叫的“test。xlsx”，裡面有一個sheet頁，叫“sheet1”
3、擴充套件python的能力：
在python生態環境中，有非常多的人在為它開發各種各樣的“軟體”， 以擴充套件python的能力，在使用它們之前，我們要引入它，並且最好給引入的能力取個名字，以方便你在後面使用它。
下面這句話就是python中引入軟體模組的常用格式，當然它還有許多變種，我們先講最簡單的一種：
import pandas as pd
“pandas“是python生態中十分重要的一個軟體模組，只要是從事資料分析工作，沒法離開它。“pd” 就是你給引入pandas後，你後面程式設計“呼叫”它的能力時所取的名字，以後你一喊它，它就會乖乖地聽你的話。
4、讀取excel表格中的資料：
下面我們用一句話讀取”test。xlsx“檔案中”sheet1“頁中的資料表，並且把它有序地存放在計算機記憶體中某個地方，你可以理解這個地方是按pandas軟體規劃好的一個格子間（pandas開發人員把它叫做Dataframe），它把讀取進來的資料按格子一個個地給塞進去，方便你取用。
df = pd。read_excel（”d：\\data\\test1。xlsx“）
為了方便講解，我隨便做了一個最簡單的費用報銷登記表格，如下：
在電腦上執行上述命令後，”df“ 這個計算機的“格子間”裡，就存放了這張表裡的所有資料，像下面這個樣子（注：你不需要開啟這個excel檔案就可以讀取裡面的資料）
你可以隨時檢視讀取進來的資料，敲一個”df“，把它召喚出來就行。
如果要檢視報銷金額的最大值，這樣做：
df［”報銷金額“］。max（）
如果想知道是誰報銷了這麼大的金額呢？這樣做：
df［”姓名“］［df［”報銷金額“］==df［”報銷金額“］。max（）
如果要彙總所有的報銷費用，這樣做：
有沒有發現一個問題呢？，彙總出來的數似乎和excel表格中的資料實際加總值不太一樣，小數點後多了很多位，這是因為計算機把讀進來的帶小數位的數全轉換成了“浮點”型別，而浮點數在運算時，由於計算機本身的進位制轉換的原因，導致了極微小的偏差，但這不影響整體的資料應用。
另外，預設情況下，pandas在讀取資料後，會自動給加一列序號，這是它的”索引“，就相當於格子間的編號，你可以很方便地用它來存取資料，當然，你也可以不用它這個自動的索引，方法我們後面再講。
下面，我們給這個表格加一列資料，比如“接單人”，先簡單一點，假設全部都是“吳MM”簽收的報銷單，這樣做：
df［”接單人“］ = ”吳MM“
然後我們再把它們全部召喚出來，集合排隊報下數：
5、把處理好的資料寫入excel表格：
辛苦一天，該下班關電腦了，python不像excel，有自動儲存資料的功能，我們還是把勞動成果先儲存了再說，否則關了機，可就啥也沒有了。
這樣做：
先提醒一下
：大家如果要在自己的資料表格上操作，請一定記得要先備份好原始資料，因為pandas自帶的寫excel檔案方法，是會把原檔案覆蓋掉的，如果你的原始表格資料很重要，執行下面這條命令，那些其他的表格和資料可都找不回來了，到時候可不要來打我。
df。to_excel（”d：\\data\\test。xlsx“）
再開啟test。xlsx這個檔案，就成這樣了：
